基于机器学习的结直肠癌血清标志物筛选及早期诊断模型评估

发布时间：2017-09-28 14:00

  本文关键词：基于机器学习的结直肠癌血清标志物筛选及早期诊断模型评估

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【摘要】：目的提高结直肠癌患者的早期诊断率,帮助结直肠癌患者及早发现病情获得最佳治疗效果(治疗早期直肠癌能达到超过90%的五年存活率)。方法在机器学习理论和实践的基础上,提出了采用向前法作逐步逻辑回归(Logistic Regression,LR)分析筛选出最具有诊断参考性的血清标志物,并利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)与后向传播(Back Propagation,BP)神经网络等模型建立结直肠癌早期诊断模型的方法。结果实验结果显示CEA、CA1724、CA242、CA153和HSP60这5种肿瘤标志物对结直肠癌均有一定的诊断价值,该五种肿瘤标志物LR模型联合检测效果明显高于五种肿瘤标志物任一指标。结论联合检测有助于提高结直肠癌检测的灵敏度,而且基于LR建立的结直肠癌检测模型相较于基于SVM建立的模型具有更高的诊断价值。
【作者单位】： 兰州大学第二医院信息中心;中国中医科学院西苑医院麻醉科;
【关键词】： 特征选择 特征分类 逻辑回归 支持向量机 后向传播神经网络 结直肠癌
【分类号】：R735.34;TP181
【正文快照】： 结直肠癌(colorectal cancer,CRC)是我国除肺癌、胃癌之外,最常见的恶性肿瘤[1],早期结直肠癌是最容易治疗的癌症之一[2],其患者的五年存活率可高达92%,而进展期结直肠癌的五年存活率仅为7%[3]。目前肿瘤标志物检测已成为不可或缺的手段[4-6]。但是同一种肿瘤可以产生多种肿瘤

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本文编号：936214